Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2002.05a
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pp.21-25
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2002
Activated sludge processes are widely used in biological wastewater treatment processes. The main motivation of this research is to develop an intelligent control strategy for activated sludge process (ASP). ASP is a complex and nonlinear dynamic system because of the characteristic of wastewater, the change in influent rate, weather conditions, and so on. The mathematical model of ASP also includes uncertainties which are ignored or not considered by process engineer or controller designer. The ASP model based on Matlab/Simulink is designed in this paper. The performance of the model is tested by IWA (International Water Association) and COST (European Cooperation in the filed of Scientific and Technical Research) data that include steady-state results during 14 days. In this paper, fuzzy logic control approach is applied to control the DO (dissolved oxygen) concentration. The fuzzy logic controller that includes two inputs and one output can adjust air flowrate. Also, this paper introduces the remote monitoring and control system that is applied for the CSTR (Continuously Stirred Tank Reactor) wastewater treatment system. The CSTR plant has a local control and the remote monitoring system which is contained communication parts which consist of LAN (Local Area Network) network and CDMA (Code Division Multiple Access) wireless module. Remote control and monitoring systems are constructed in the laboratory.
To investigate the influence of pollution events on the chemical composition and formation processes of aerosol particles, 24-h integrated size-segregated particulate matter (PM) was collected during the fall season at an urban site of Gwangju, Korea and was used to determine the concentrations of mass, water-soluble organic carbon (WSOC) and ionic species. Furthermore, black carbon (BC) concentrations were observed with an aethalometer. The entire sampling period was classified into four periods, i.e., typical, pollution event I, pollution event II, and an Asian dust event. Stable meteorological conditions (e.g., low wind speed, high surface pressure, and high relative humidity) observed during the two pollution events led to accumulation of aerosol particles and increased formation of secondary organic and inorganic aerosol species, thus causing $PM_{2.5}$ increase. Furthermore, these stable conditions resulted in the predominant condensation or droplet mode size distributions of PM, WSOC, $NO_3{^-}$, and $SO{_4}^{2-}$. However, difference in the accumulation mode size distributions of secondary water-soluble species between pollution events I and II could be attributed to the difference in transport pathways of air masses from high-pollution regions and the formation processes for the secondary chemical species. The average absorption ${\AA}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent ($AAE_{370-950}$) for 370-950 nm wavelengths > 1.0 indicates that the BC particles from traffic emissions were likely mixed with light absorbing brown carbon (BrC) from biomass burning (BB) emissions. It was found that light absorption by BrC in the near UV range was affected by both secondary organic aerosol and BB emissions. Overall, the pollution events observed during fall at the study site can be due to the synergy of unfavorable meteorological conditions, enhanced secondary formation, local emissions, and long-range transportation of air masses from upwind polluted areas.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.4
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pp.124-137
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2012
Climate analysis is important in urban planning for human comfort. Synoptic weather conditions can only resolve the 30% of local variance of wind conditions whereas 70% of the variance arise from local terrain, buildings, and other small scale thermal conditions. Climate Analysis Seoul (CAS) was developed to resolve such micro-scale climate. The Local-scale air temperature Deviation (LD) analysis map from CAS showed the co-existence of built-up and suburban areas in the study region (CR, Cold-air analysis Region) despite its small extent. Temperature, humidity, wind speed, and wind direction were monitored in CR. Hourly observed cooling rate agreed well with LD. Cold air production, transportation, and stagnation was visualized by the observed Vertical Temperature Gradient (VTG) along the small stream in CR. VTG observed at the upper-most stream can be divided into two components: radiative cooling and cold air inflow from outside. Radiative cooling exists regardless of the wind speed whereas cold air inflow occurs only with calm wind. From the regression analyses based on the wind speed, the inflow portion was determined as 84% of radiative cooling. Climate analysis in the future will be able to characterize the changes in cold air by urban development plan to support the human comfort.
The accurate official map of air temperature does not exist for the Hawaiian Islands due to the limited number of weather stations on the rugged volcanic landscape. To alleviate the major problem of temperature mapping, satellite-measured land surface temperature (LST) data were used as an additional source of sample points. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) system provides hypertemperal LST data, and LST pixel values that were frequently observed (${\ge}$14 days during a 32-day composite period) had a strong, consistent correlation with air temperature. Systematic grid points with a spacing of 5km, 10km, and 20km were generated, and LST-derived air temperature estimates were extracted for each of the grid points and used as input to inverse distance weighted (IDW) and cokriging methods. Combining temperature data and digital elevation model (DEM), cokriging significantly improved interpolation accuracy compared to IDW. Although a cokriging method is useful when a primary variable is cross-correlated with elevation, interpolation accuracy was sensitively influenced by the seasonal variations of weather conditions. Since the spatial variations of local air temperature are more variable in the wet season than in the dry season, prediction errors were larger during the wet season than the dry season.
In order to determine the prediction possibility of heavy rainfall, a variety of analyses was conducted by using three-dimensional data obtained from Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) re-analysis data. Strong moisture convergence occurring around the time of the heavy rainfall is consistent with the results of previous studies on such continuous production. Heavy rainfall occurred in the cloud system with a thick convective clouds. The moisture convergence, temperature and potential temperature advection showed increase into the heavy rainfall occurrence area. The distribution of integrated liquid water content tended to decrease as rainfall increased and was characterized by accelerated convective instability along with increased buoyant energy. In addition, changes were noted in the various characteristics of instability indices such as K-index (KI), Showalter Stability Index (SSI), and lifted index (LI). The meteorological variables used in the analysis showed clear increases or decreases according to the changes in rainfall amount. These rapid changes as well as the meteorological variables changes are attributed to the surrounding and meteorological conditions. Thus, we verified that heavy rainfall can be predicted according to such increase, decrease, or changes. This study focused on quantitative values and change characteristics of diagnostic variables calculated by using numerical models rather than by focusing on synoptic analysis at the time of the heavy rainfall occurrence, thereby utilizing them as prognostic variables in the study of the predictability of heavy rainfall. These results can contribute to the identification of production and development mechanisms of heavy rainfall and can be used in applied research for prediction of such precipitation. In the analysis of various case studies of heavy rainfall in the future, our study result can be utilized to show the development of the prediction of severe weather.
The intensive upper-air observation network was organized over southwestern region of the Korean Peninsula during the Korea Enhanced Observing Program in 2005 (KEOP-2005). In order to examine the effect of additional upper-air observation on the numerical weather forecasting, three Observing System Experiments (OSEs) using Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and Weather Research and Forecasting (WRF) model with KEOP-2005 data are conducted. Cold start case with KEOP-2005 data presents a remarkable predictability difference with only conventional observation data in the downstream and along the Changma front area. The sensitivity of the predictability tends to decrease under the stable atmosphere. Our results indicates that the effect of intensive observation plays a role in the forecasting of the sensitive area in the numerical model, especially under the unstable atmospheric conditions. When the intensive upper-air observation data (KEOP-2005 data) are included in the OSEs, the predictability of precipitation is partially improved. Especially, when KEOP-2005 data are assimilated at 6-hour interval, the predictability on the heavy rainfall showing higher Critical Success Index (CSI) is highly improved. Therefore it is found that KEOP-2005 data play an important role in improving the position and intensity of the simulated precipitation system.
Seo, Minsu;Kim, Kisug;Hwang, Yongwoo;Chon, Youngwoo
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.22
no.4
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pp.13-26
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2018
Currently, local regulations, such as KS Code, do not clearly specify how to calculate the range of hazardous area, so the dispersion modeling program should be used to select dispersion. The purpose of this study is to present a methodology of determining the range of hazardous area which is simpler and more reasonable than modelling by using representative materials and process conditions. Based on domestic and overseas regulations that are currently in effect, variables affecting distance to LFL(Lower Flammable Limit) were selected. A total of 16 flammable substances were modelled for substance variables, process conditions variables, and weather conditions variables, and the statistical analysis selected the variables that affect them. Using the selected variables, a three-step classification method was prepared to select the range of locations subject to explosion hazard.
Extreme temperatures and precipitations are expected to be more frequently occurring due to the ongoing global warming over the Korean Peninsula. However, few studies have analyzed the synoptic weather patterns associated with extreme events in a warming world. Here, the atmospheric patterns related to future extreme events are first analyzed using the HadGEM3-RA regional climate model. Simulations showed that the variability of temperature and precipitation will increase in the future (2051-2100) compared to the present (1981-2005), accompanying the more frequent occurrence of extreme events. Warm advection from East China and lower latitudes, a stagnant anticyclone, and local foehn wind are responsible for the extreme temperature (daily T>$38^{\circ}C$) episodes in Korea. The extreme precipitation cases (>$500mm\;day^{-1}$) were mainly caused by mid-latitude cyclones approaching the Korean Peninsula, along with the enhanced Changma front by supplying water vapor into the East China Sea. These future synoptic-scale features are similar to those of present extreme events. Therefore, our results suggest that, in order to accurately understand future extreme events, we should consider not only the effects of anthropogenic greenhouse gases or aerosol increases, but also small-scale topographic conditions and the internal variations of climate systems.
A novel vision-based scheme of extracting real-time traffic information parameters is presented. The method is based on a region classification followed by a spatio-temporal image analysis. The detection region images for each traffic lane are classified into one of the three categories: the road, the vehicle, and the shadow, using statistical and structural features. Misclassification in a frame is corrected by using temporally correlated features of vehicles in the spatio-temporal image. Since only local images of detection regions are processed, the real-time operation of more than 30 frames per second is realized without using dedicated parallel processors, while ensuring detection performance robust to the variation of weather conditions, shadows, and traffic load.
Korea takes part in overseas business by use of accumulated advanced technology through construction of the worlds first 765kV double circuit transmission system designed with pure local technology. 'Development Study on the Power System Network Analysis in Myanmar' was received in the year 2001 and was completed in the year 2002. The following project,'Feasibility Study and Basic Designs for the 500kV Transmission System in Myanmar' has been in progress since January, 2004. With regards to this project the master plan for the Myanmar long term power system was submitted in January 2005, and now the basic designs for the 500kV transmission system construction are in progress. Technical data for the design of the transmission line is calculated using a very complex numerical formula that is almost impossible to be completed by hand. So the transmission technical calculation system was developed to calculate and support Myanmar technical data for the design of transmission line with respect to factors such as wind prossure load, tower design data conductor design data and insulator design data on the basis of weather conditions for the Myamar transmission line design area of the Myanmar 500kV trans- mission line construction basic design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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